HİYERARŞİK KLUSTER (KÜME)TEKNİĞİ KULLANILARAK TÜRKİYE’DE İLLERİN SOSYO-EKONOMİK BENZERLİKLERİNİN ANALİZİ

Öz

Bu araştırmada Türkiye’nin 81 iline ait 54 sosyo-ekonomik değişken (DPT) yardımıyla, aynı yapıyı gösteren homojen il gruplarının belirlenmesine çalışılmıştır. Bunun için “Hiyerarşik Kluster (küme) Analizi” adı verilen istatistik yöntemin kullanılması uygun görülmüştür. Küme sayılarının belirlenmesinde 81 ilin istatistiksel olarak 7, 10 ve 15 gruba ayrılması test edilmiştir. Bulunan sonuçlara göre en anlamlı kümelemenin 15’li sınıflandırma sonucunda elde edildiğine karar verilmiştir. Analiz sonuçları Dendrogram ve Aglomeratif Çizelge ile de desteklenmiştir. Analizde mesafe olarak kullanılan Kareli Öklid ve Pearson Yakınlık Matriksi ölçütlerine göre en çok benzeyen illerin Bitlis ve Mardin, en az benzeyen illerin ise İstanbul ve Kars olduğu görülmüştür. Bu yöntemle illerin ayırımına ve homojen yapı göstermelerine neden olan değişkenler yardımıyla illerin oluşturduğu farklı sosyo- ekonomik bölgeler belirlenmiştir

Anahtar Kelimeler

• Hiyerarşik Kluster Analizi, Pearson proksimity matriks, Türkiye, İller, Sosyo-ekonomik bölgeler

The Similarity Analysis of Socio-Economic Characteristics of Provinces in Turkey Using Hierarchical Cluster Technique

Öz

In this study, 54 socio-economic variables were used to determine groups for Turkish provinces which represent similar characteristics. To achive this goal hierarchical cluster analyses was decided to be an appropirate statistical test. While doing determination of number of clusters for 81 provinces, the data set was tested with 7,10 and 15 clusters(groups). As a result of testing clustering processes, the group with 15 members was selected to use during analyses. The analyses were supported with dendogram and agglomerative schedule. Squared oklid distance and pearson proximity matrix were used to calculate distances between different provinces to find out province groups which have similar socio-economic character. The results indicate that, the most similar provinces are Bitlis and Mardin, and the least similar provinces are İstanbul and Kars. Consequently, this study is able to determine social and economical differences of Turkey’s provinces with aid of hierarchical cluster technique

Anahtar Kelimeler

• Hierarchical cluster analysis, Pearson proksimity matrix, Turkey, Provinces, Socio-economic regions

Kaynakça

1. Aktan,C.C. (2002), “DPT tarafından yapılan illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırmasının sonuçları”
2. Yoksullukla Mücadele Stratejileri, Hak-İş Konfederasyonu Yayını, Ankara.
3. Dinler, Z. (2001) Bölgesel İktisat, Ekin Kitabevi, Bursa.
4. Johnston, (1978) Multivariate Statistical Methods in Geography, Longman, London.
5. Koç, S.(2001) “İllerin sosyo-ekonomik özelliklere göre sınıflandırılması” Çukurova Üniversitesi 5. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu (Bildiri), Çukurova Üniversitesi, Adana.
6. Mc Grew, J.C.; Monroe, C.B. (1993) Statistical Problem Solving in Geography, Ww C. Brown Publishers, Oxford-England.
7. Ökçün, A.G. (1971) Osmanlı Sanayii (1913, 1915 Yılları Sanayi İstatistiki), Ank. Üniv. Siy. Bil. Fak. Yay. No.299, Ankara.
8. Özgür, E.M. (1996) “İl ve ilçe merkezlerimizin, faal nüfusun ekonomik faaliyet kollarına dağılımı bakımından sınıflandırılması”, Türkiye Coğrafyası Dergisi, 5, 53-71.

9. Şahin, H. (2002) Türkiye Ekonomisi, Ezgi Kitabevi, Bursa.